Problem: AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'io' Solution : pip install tensorflow Reference : github.com/thu-ml/tianshou/issues/39 AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'io' · Issue #39 · thu-ml/tianshou I have marked all applicable categories: exception-raising bug RL algorithm bug documentation request (i.e. "X is missing from the documentation.") new feature ..

cv::imwrite("result.jpg", frame); imwrite 시 확장자 지정 안할 시 나는 에러는 아래와 같다. OpenCV Error: Unspecified error (could not find a writer for the specified extension) in imwrite_, file ....../modules/imgcodecs/src/loadsave.cpp, line 677 terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception' what(): ....../modules/imgcodecs/src/loadsave.cpp:677: error: (-2) could not find a writer for the specified..

환경 Ubuntu 16.04 Python 3.5 TensorRT 7.1.3.4 TensorFlow 1.13.1 및 1.15.1 TensorFlow 프레임워크를 이용하여 .pb 를 만든 뒤 convert-to-uff 유틸리티를 통해 .uff 파일로 변환하고나서 .uff 파일을 tensorrt engine 으로 변환하는데 input order 와 input value 그리고 input dimension 을 올바르게 설정했는데도 불구하고 자꾸 아래와 같은 에러가 떠서 [TensorRT] ERROR: UffParser: Parser error: tower_0/resnet_v1_50/conv1/BatchNorm/FusedBatchNorm: The input to the Scale Layer is required ..

새 프로젝트를 만들고 있는 도중 tensorrt 를 import 하여 사용하는데 자꾸 아래와 같은 에러가 났다. File "../tensorrt/trt_lib.py", line 23, in load_cuda_engine_from_onnx TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) AttributeError: module 'tensorrt' has no attribute 'Logger' tensorrt 는 분명히 설치되어있고, 지금까지 잘 사용해 왔는데 갑자기 tensorrt 에는 Logger 가 없다니 ... 알고보니 이미 존재하는 모듈(설치한 모듈) 이름인 tensorrt 가 이미 존재하는데도 불구하고 새로 만든 폴더 이름을 tensorrt 로 지정했기 때문에 새로 ..

W: The repository 'https://apt.dockerproject.org/repo ubuntu-xenial Release' does not have a Release file. 한시간 내내 삽질하다가 아래와 같은 방법으로 해결함 sudo add-apt-repository "deb https://apt.dockerproject.org/repo/ $(cat /etc/issue | awk '{print $1}' | tr '[:upper:]' '[:lower:]')-$(lsb_release -cs) main" 참고자료 : https://askubuntu.com/questions/981031/sudo-apt-get-update-throwing-error

W: An error occurred during the signature verification. The repository is not updated and the previous index files will be used. GPG error: https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/ubuntu16.04/amd64 InRelease: The following signatures couldn't be verified because the public key is not available: NO_PUBKEY 키이름 위와 같이 linux 환경에서 sudo apt-get update 시, public key 를 사용할 수 없다는 에러가 발생하는데 .. 아래..

문제의 코드 cv::resize(_output, _output, cv::Size(dst_w, dst_h), cv::INTER_CUBIC); 위와 같이 double fx, double fy 의 인자를 넣지 않고 interpolation 옵션을 주면 안먹는다... (픽셀 값 확인함) 왜지? .... 보통 값 생략 하면 디폴트 값으로 들어가는 것이 아닌가 cv::INTER_CUBIC 의 값이 2로 들어가서 fx 값으로 대치된건가? ... 문제가 해결된 코드 cv::resize(_output, _output, cv::Size(dst_w, dst_h), 0, 0, cv::INTER_CUBIC); resize¶ Resizes an image. C++: void resize(InputArray src, OutputA..

Ctrl + M https://code.visualstudio.com/docs/getstarted/keybindings Visual Studio Code Key Bindings Here you will find the complete list of key bindings for Visual Studio Code and how to change them. code.visualstudio.com

아래와 같은 에러는 TensorRT 7.0 버전에서 만든 Engine 을 TensorRT 7.0 미만의 버전에서 사용하였을 때 나는 에러이다. 해당하는 TensorRT 버전에 맞게 끔 다시 Engine 을 생성해서 Deserialization 을 시도해야한다. python3: engine.cpp:868: bool nvinfer1::rt::Engine::deserialize(const void*, std::size_t, nvinfer1::IGpuAllocator&, nvinfer1::IPluginFactory*): Assertion `size >= bsize && "Mismatch between allocated memory size and expected size of serialized engine."..

에러 내용 RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU. CUDA 10.0 버전에서 Pytorch 1.3.0 이상의 버전을 썼을 때 torch.cuda.is_available() 이 자꾸 false 가 뜨는 현상을 맞이했다. CUDA 및 Nvidia driver 와 적절하게 맞는 Pytorch 버전을 사용하지 않아서 생기는 문제 ..

error mounting /dev/sdb1 sudo ntfsfix /dev/sdb1 로 해결

nvcc error : 'cudafe++' died with status 0xC0000005 (ACCESS_VIOLATION) TensorFlow 1.14 를 Bazel 로 소스 빌드 시 Visual C++ Build Tools 2015 이 설치되지 않았거나 or CUDA 10.0 의 버그로 인하여 생길 수 있는 에러이다. 설치되지 않았다면 해결법 1을, 설치되었다면 해결법 2를 참조 바람 해결법 1 : VS2015 뿐만 아니라 아래 두 가지가 모두 설치되어있는지 확인 해야한다. Microsoft Visual C++ 2015 재배포 가능 업데이트 3 Microsoft Build Tools 2015 업데이트 3 Visaul C++ Build Tools 2015 다운로드 : https://visualstud..